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中国炊具网_新闻资讯:数据里的机会:螳螂与黄雀
数据里的机会:螳螂与黄雀
来源:和讯网  2008-6-7

      当你日均上网时间从3小时,增加到5小时,再到8小时或者更长,直至某天你习惯在枕边阖上笔记本电脑,继而憨睡。仅仅如此,你就可以为一些公司带来现金流。

  你可以把这些公司称为“新型营销公司”,也可以把它们视为“科技公司”,事实上,它们在做的事情,正是通过各类已有的以及将来可能演化出来的IT技术,通过你的“网迹”,来收集你的信息,进而展示你的兴趣偏好,甚至追踪你的物理移动。

  在遵守未来的某一天可能会完善的隐私条例的前提下,上述公司若能还原你的行为模式,那么无疑它们将大受欢迎。那些恨不得能将你身上的汗毛都数得一清二楚的商业公司,将纷纷登门,它们会抛弃一些不能与时俱进的广告公司,并热情地邀请上述的“新型营销公司”作为它们新的“战略合作伙伴”,一起用已经挖掘出来的用户信息,来执行“正中靶心”的营销策略,并收获现金流,皆大欢喜的大结局。

 数据挖掘者

  在这期报道朱磊创办的红杉树之前,我们曾经在内部讨论:该视红杉树为一家什么样的公司?在采访之中,朱磊向记者黄锴数次强调,红杉树是一家新型的营销公司。在最初,我们对此不以为然,毕竟营销是一个“华而不实”的词。最后的讨论,我们将红杉树视为一家基于网络平台,为企业用户提供视频技术、即时通讯技术,企业应用软件,进而满足不同企业的内部管理需求。我们的关键词放在:SaaS。

  不过,在6月4日傍晚见到戴志康后,我改变了看法,更准确地说,我修正了我们的结论。

  戴志康是康盛创想的创办人,他的公司在今年年初,刚刚获得了红杉资本等风投的第二轮投资,这距离康盛创想的创立不过5年。2004年,建立康盛创想(公司原名为:北京康盛世纪科技有限公司),戴志康倚靠的是自己开发的名为Discuz!论坛架构软件——让菜鸟都能自己做论坛。

  如今,康盛创想把注意力聚焦在社区网站(SNS)的技术提供。而在此之前,2005年底,戴志康决定免费提供Discuz!。准确地说,康盛创想的逻辑是:大型商业网站,通过技术支持的方式获得收入,与此同时,免费开放给一些个人网站使用,后者是为了让更多的论坛使用Discuz!的产品。在扩大康盛创想在SNS的普及率,戴志康用了几乎相同的方式。

  戴志康的终极目标是,当康盛创想成为多数SNS的技术提供商后,那么,毫无疑问,这家“技术公司”,将有可能通过它的架构来追踪在SNS上乐而不疲的我们,换言之,如果越来越多的SNS使用康盛创想的技术,后者则将毫不费力地成为SNS架构的技术标准,那么康盛创想,则能如戴志康所愿,在不侵犯用户隐私的前提下,成为超级的数据挖掘者。

  同理,红杉树的逻辑与康盛创新是趋同的,前者希望通过视频、即时通讯,应用软件,帮它的企业客户构建内外沟通平台,从这些平台上收集到数据,并通过这些数据,来帮助客户做有效营销。只不过,由于还在创业阶段,红杉树必须采用多元收费模式,不可能完全免费提供上述所有服务。

  事实上,目前几乎所有的IT公司都在宣称自己拥有庞大的、弥足珍贵的用户信息。不过,没有人(我相信包括朱磊、戴志康)知道,什么时候康盛创想或者红衫树,以及类似的公司,会成为神奇的数据挖掘公司。这除了取决于足够充分的数据库外,还需要同样优秀的数据分析能力,以及庞大的数据存储问题,和以后会遇到的IT能效问题。

  IBM的俄罗斯转盘

  在看到风投以及他们的投资对象对“数据挖掘”表现出的浓厚的兴趣,我不禁要联想到IBM(包括其他几家大的IT公司)像一只距离螳螂几尺之遥的黄雀。

  当越来越多的公司开始兴高采烈地谈论用户数据深挖掘,这意味着,未来对于数据的存储和管理的需求,会越来越大。

  5月19日,IBM全球STG(系统与科技部,IBM三大业务部门之一)开发与制造业部门负责人,该公司高级副总裁RodAdkins、IBM风险投资集团总经理范德音(ClaudiaFan Munce)以及华登投资的创办人陈立武同时在中国露面。

  而作为IBM技术主要引导者之一,RodAdkins这次的中国之行,重点谈了“新型企业级数据中心”,RodAdkins认为,未来的三年,企业级数据中心将大幅增长;其中医疗领域的数据存储将占全球数据存储的30%,而服务于股票等金融交易的数据信息,以及移动办公所催生的数据存储,都将蓬勃发展。与此相对应的是,IBM对于虚拟技术和集群计算技术的重视,这两类技术有助于解决数据存储和推送问题。

  对于在这些领域内出现的一些新技术,IBM则试图通过公司战略研究部下属的风险投资集团,通过产品、服务、技术的投入,进而纳入到IBM的生态圈中。有些时候,这也颇像是一场俄罗斯轮盘转,ClaudiaFanMunce需要和她的风投伙伴们,一起押注。

  回过头来,在国内的数据营销的星星之火可以燎原时,中国有多少家公司可以解决未来庞大的数据存储和管理问题?

 
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